QUI SOMMES-NOUS ?
Construisons ensemble un avenir de confiance
Thales est un leader mondial des hautes technologies spécialisé dans trois secteurs d’activité : Défense & Sécurité, Aéronautique & Spatial, et Cybersécurité & Identité numérique. Il développe des produits et solutions qui contribuent à un monde plus sûr, plus respectueux de l’environnement et plus inclusif. Le Groupe investit près de 4 milliards d’euros par an en Recherche & Développement, notamment dans des domaines clés de l’innovation tels que l’IA, la cybersécurité, le quantique, les technologies du cloud et la 6G. Thales compte près de 81 000 collaborateurs dans 68 pays.
Nos engagements, vos avantages
QUI ETES-VOUS ?
Vous êtes en dernière année d'école d’ingénieur avec une spécialisation en science des données, intelligence artificielle et/ou mathématiques appliquées. Vous recherchez un stage de césure ou de fin d'études (6 mois).
Vous avez des connaissances en :
• Python (niveau avancé attendu), dont connaissance des librairies/frameworks utilisés en IA (dont PyTorch, Numpy, Pandas, Scikit-Learn).
• Traitement du signal.
• Traitement de données. En particulier, une première expérience en Machine et Deep Learning est attendue (stage, alternance ou projet personnel avancé).
• Bonnes pratiques de développement (en particulier, un niveau intermédiaire dans l'utilisation de Git et de Gitlab ou Github est attendu).
Vous êtes organisé(e), rigoureux(se), autonome et aimez travailler en équipe.
Vous faites preuve de motivation.
CE QUE NOUS POUVONS ACCOMPLIR ENSEMBLE :
Au sein de la société Thales Land & Air Systems France, la Business Unit Ground Master Radars conçoit des radars de surveillance aérienne à moyenne et longue portée. En particulier, dans un contexte d'amélioration continue des capacités de traitement de données des radars, le service d’Ingénierie Systèmes souhaite étudier de nouveaux algorithmes d'identification des cibles.
Plus précisément, le stage porte sur l'exploration d'algorithmes d'identification en temps réel de la nature des cibles radars détectées, en se reposant sur de l'apprentissage automatique (Machine & Deep Learning). Il s'agit, à partir de l'analyse des données collectées par le radar (séries temporelles), de parvenir à identifier la nature des objets pistés. La notion d'explicabilité des classifications est également à prendre en compte.
Les missions seront les suivantes :
Prise en main du sujet :
- Revue de l'avancement actuel des équipes sur le sujet (lecture des rapports et présentations d'avancement, code)
- Montée en compétence sur l'analyse de données radar
- Prise en main des algorithmes déjà implémentés et comparaison des performances
- Proposition de variations mineures de ces algorithmes pour étude de leur comportement
Développements :
- Poursuite du développement des architectures présentant les meilleures performances
- Étude des hyperparamètres et de leur impact
- Alimentation de la base de données et amélioration continue des pipelines de données
- Participation aux bonnes pratiques de développement : gestion des versions (Git & Gitlab), CI/CD, tests unitaires, code review
Intégration et simulation :
- Construction de scénarios de tests (synthétiques ou par augmentation de données de scénarios connus)
- Prototypage de la solution retenue à l'issue de l'étude pour portage ultérieur dans un code embarqué
- Analyse des résultats obtenus et conclusion sur l'apport de la solution proposée
Conclusion du stage :
- Rédaction d'une documentation technique présentant le travail effectué
- Mise au point d'un support de présentation à destination des membres de l'équipe et des autorités techniques
Ce stage sera réalisé au sein d’une équipe d'ingénieurs spécialisés dans la conception d'algorithmes de traitement radar, avec une forte composante R&D et innovation. Vous serez accompagné(e) par nos experts radar et intégré(e) dans l'équipe de conception et développement de ce projet.
La perspective de rejoindre une équipe de passionnés vous intéresse ? Alors, rejoignez-vous en postulant à cette offre.
Tous nos stages sont conventionnés et soumis à une gratification dont le montant est déterminé selon votre niveau d’études.
Thales reconnait tous les talents, la diversité est notre meilleur atout. Postulez et rejoignez nous !